基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法

来源：机械工程学报杂志2016年第7期北京时间：

作者：熊安斌, 丁其川, 赵新刚, 韩建达, 刘光军

单位：1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 沈阳 110016; 2. 瑞尔森大学航空航天工程系 多伦多 M5B 2K3 加拿大

摘要：表面肌电信号(Surface electromyography,sEMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道sEMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉sEMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括：二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合sEMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。

关键词：表面肌电信号,分层聚类,运动单元动作电位序列,主元分析支持向量机；

基金资助：国家高技术研究发展计划(863计划,2015AA042302)、国家自然科学基金(61273355,61503374,61573340)和机器人学国家重点实验室自主课题(2015-z06)资助项目